Dans une étude récente publiée dans Rapports scientifiques, les chercheurs ont montré qu’une simple tâche de traction sur une ficelle pouvait aider à évaluer de manière fiable la mobilité des épaules chez les animaux et les humains.
Actuellement, les cliniciens s’appuient sur une imagerie avancée et coûteuse pour diagnostiquer les déchirures de la coiffe des rotateurs (RC), très répandues chez les personnes âgées.
Sommaire
Arrière-plan
Dans les articulations à degrés de liberté élevés (hDOF), l’articulation de l’épaule affiche une vaste amplitude de mouvement (ROM). Il occupe un espace anatomique de grande dimension avec six degrés de liberté et 18 muscles différents contrôlent son articulation.
Les muscles qui stabilisent l’articulation de l’épaule, appelés RC, sont fréquemment blessés lors des mouvements. En fait, de toutes les blessures musculo-squelettiques (MSK), la blessure à l’articulation de l’épaule est la plus courante. Avec l’âge, les déchirures symptomatiques de la RC et la douleur chronique s’aggravent progressivement, ce qui entraîne une perte d’amplitude de mouvement, un mauvais contrôle neuromusculaire de l’épaule et un handicap physique.
Auparavant, les chercheurs utilisaient des modèles de lésions et de réparation des tendons chez des rongeurs pour déduire la fonction des membres supérieurs ou inférieurs à l’aide de tâches de démarche quadrupède. Ces méthodes ont démontré des différences fonctionnelles entre diverses stratégies de lésion ou de réparation du tendon RC, mais pas les mouvements bimanuels des membres antérieurs, analogues aux schémas de mouvement humains.
De plus, dans des études sur des sujets humains, les chercheurs ont utilisé des techniques coûteuses basées sur des marqueurs ou des capteurs pour examiner la fonction de l’épaule.
Dans l’ensemble, il reste nécessaire de disposer d’outils peu coûteux pour suivre à distance la santé des articulations et évaluer la guérison des blessures musculo-squelettiques pour les communautés mal desservies, notamment les personnes âgées, les patients des zones rurales et les groupes historiquement confrontés aux obstacles démographiques et socio-économiques les plus élevés pour obtenir des soins en personne.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont utilisé un modèle murin de blessure RC pour développer un pipeline d’apprentissage automatique (ML) permettant de quantifier la qualité du mouvement liée à la fonction de l’épaule. Le modèle d’étude a récapitulé toutes les caractéristiques histopathologiques des déchirures RC humaines.
Remarquablement, ils ont également utilisé un nouveau modèle préclinique de la fonction de l’épaule, basé sur la tâche de traction d’une corde, dans laquelle des souris attachent une corde pendant qu’un marin tire des câbles sur un navire.
Il est intéressant de noter que la performance dans cette tâche fonctionne de la même manière pour tous les animaux. Par conséquent, le pipeline ML développé dans cette étude sur les rongeurs devient automatiquement applicable pour évaluer la santé de l’épaule chez l’homme.
Le test de traction de cordes présente également plusieurs avantages par rapport aux tâches de démarche quadrupède, le plus important étant qu’il est transposable aux humains bipèdes.
D’autres avantages incluent la possibilité d’évaluer la cinématique de chaque bras indépendamment et de permettre un contrôle intra-animal à l’aide de l’extrémité controlatérale. Le test peut également distinguer les mouvements des membres inférieurs des mouvements des bras et inclut une composante de mouvement aérien fréquemment altérée chez les patients présentant des déchirures RC.
Pour les expériences d’étude, les chercheurs ont d’abord entraîné 12 souris mâles adultes de type sauvage à tirer une corde dans une boîte comportementale en plexiglas pendant au moins deux semaines, trois fois par semaine.
Lors de l’enregistrement comportemental de base préopératoire, chaque souris a tiré une ficelle de 0,75 m de long pendant deux essais. Ils ont ensuite divisé les animaux testés en deux groupes chirurgicaux, où un groupe de souris avait ses tendons supra-épineux (SS) et infra-épineux (IS) sectionnés et dénervés, et l’autre (n = 6) avait ses tendons déchirés immédiatement réparés.
Après une semaine de récupération, le comportement de traction sur les ficelles a été enregistré pendant quatre semaines supplémentaires. L’équipe a utilisé une caméra vidéo haute définition (HD), fixée à l’aide d’un trépied et positionnée à 20 cm de la vitre avant en plexiglas, pour enregistrer trois vidéos de chaque souris effectuant une séquence discrète de traction sur une ficelle.
De plus, les chercheurs ont développé des biomarqueurs vidéo de la fonction de l’épaule. Ils ont validé cette concordance chez des patients humains atteints d’une pathologie RC ou MSK diagnostiquée à l’aide d’imagerie par résonance magnétique (IRM).
Les chercheurs ont construit deux DeepLabCut (DLC) modèles v2.2.0, un pour une cohorte pilote de trois souris et un autre pour les 13 souris de l’expérience, avec des emplacements de mains étiquetés pour 320 et 1 080 images vidéo, respectivement.
L’amplitude et le temps des époques d’atteinte et de traction ont été calculés sur la base de la trajectoire cinématique de l’axe Y. Ensuite, ils ont calculé la largeur totale à mi-hauteur (FWHM), représentant la fluidité du mouvement lors de l’atteinte et de la traction.
Les patients humains de cette étude comprenaient ceux souffrant de blessures RC et les témoins. L’équipe a enregistré leur tâche de tirage de cordes à l’aide d’une caméra de smartphone et a utilisé les modèles DLC pour la traiter.
Les pics/creux de l’amplitude et du temps de traction des cordes ont été extraits et analysés de la même manière que les données sur les rongeurs, où la trajectoire cinématique de l’axe Y pour les mains était filtrée passe-haut et passe-bas à 0,1 Hz et 7 Hz, respectivement. Pour d’autres analyses, par exemple FWHM, les trajectoires cinématiques X/Y des mains et des coudes n’étaient filtrées que par un filtre passe-bas.
Les biomarqueurs calculés sur les traces cinématiques de traction de cordes se traduisent directement par des sujets humains souffrant d’une blessure à l’épaule. (un) Sujet témoin représentatif avec trois cycles de traction de ficelle superposés. Les coudes ont été étiquetés en plus des mains pour les patients humains étant donné la visibilité immédiate des coudes humains. (b) Même sujet que dans (un), données présentées pour un essai complet. Notez la similarité des trajectoires cinématiques des mains entre les sujets humains et les rongeurs (Fig. 2b). (c) Mesures FWHM pour le contrôle (n = 12) et les épaules blessées (n = 6). L’encart montre une vue agrandie pour les valeurs FWHM comprises entre 0 et 100. *** < 0,001, test de Kolmogorov-Smirnoff. (d) À gauche, histogramme des valeurs de vitesse (calculées sur les trajectoires cinématiques des mains sur l’axe Y) pour les épaules témoins (n = 6), blessées (n = 6) et controlatérales indemnes (n = 6). À droite, comme à gauche uniquement pour les valeurs d’accélération. ***<0,001, test de Kruskal-Wallis. (e) Quantification des poids des vecteurs propres absolus pour le premier PC (données affichées pour les poids des vecteurs propres sur l’axe Y des mains). Les lignes grises montrent le changement entre les épaules blessées et les épaules non blessées controlatérales pour chaque essai enregistré par sujet. *< 0,1, ANOVA unidirectionnelle (F, g) Amplitude et temps d’atteinte (ligne continue) et époques de traction (ligne pointillée). Valeurs individuelles d’amplitude/temps pour chaque cycle de traction de corde indiquées pour les tronçons et les tractions avec des cercles et des triangles, respectivement. (h) Rapport des valeurs d’écart type entre les paires main/coude ipsilatérales calculé pour chaque sujet sur leurs trajectoires cinématiques main/coude sur l’axe Y. Les lignes grises montrent le changement entre les épaules blessées et les épaules non blessées controlatérales pour chaque essai enregistré par sujet. *<0,05 ; **<0,01 ; ***<0,001, ANOVA bidirectionnelle, comparaison multiple de Tukey corrigée post-hoc pour toutes les autres analyses statistiques, sauf indication contraire. (je) Courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) pour un modèle de régression logistique binaire adapté pour prédire qu’un patient n’a pas de déchirure RC ou a une déchirure RC dans l’une de ses épaules. La ligne marron montre le ROC moyen sur une validation croisée stratifiée triple, des tracés à contour gris ± 1 Std. Dév. incertitude dans l’estimation moyenne du ROC.
Résultats
Les souris et les humains présentant des déchirures RC présentaient une diminution de l’amplitude du mouvement, un temps de mouvement prolongé et certains changements quantitatifs dans la forme de l’onde au cours de la tâche de traction sur la corde.
Chez les rongeurs, les blessures ont en outre entraîné une dégradation des mouvements de faible dimension et coordonnés dans le temps après une blessure. De plus, le modèle DLC construit sur un ensemble de biomarqueurs a très bien classé les patients humains comme présentant une déchirure RC avec une précision >90 %.
Curieusement, seules deux composantes principales suffisent à expliquer > 90 % de la variance dans les données sur le comportement humain de tirage de cordes, ce qui suggère que les représentations biomécaniques et neuronales de la main sont de dimension inférieure et que le comportement de tirage de cordes se manifeste également par une faible dimension. -activité dimensionnelle.
Les résultats n’ont montré aucune différence statistiquement significative dans la dimensionnalité du comportement de traction des cordes chez les humains avec ou sans déchirures RC.
Conclusions
Dans l’ensemble, les résultats de cette étude ouvrent la voie au développement futur de tests de diagnostic à domicile peu coûteux, basés sur smartphone, pour les blessures à l’épaule.
À l’avenir, cette technologie, qui combine un modèle animal, la capture de mouvement, des réseaux neuronaux convolutifs et une évaluation basée sur l’apprentissage automatique de la qualité du mouvement, pourrait aider à suivre la récupération de la cinématique après une blessure à l’épaule ou une intervention chirurgicale.
Ils pourraient même potentiellement servir de test de dépistage d’une pathologie de l’épaule après comparaison adéquate avec les méthodes de diagnostic actuellement disponibles.